dither_ordered — 2D gray op

• Data kinds: image → image

• Call: fullseye.apply(img, "dither_ordered", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ dither_ordered: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ dither_ordered: knob b को बदलने का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ dither_ordered: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

Ordered dither (Bayer matrix) से quantise करता है। a bit की संख्या 1 से 8 है, b matrix का आकार है।

quantization से पहले, pixel की position से तय एक निश्चित मात्रा (Bayer matrix; b 2x2 / 4x4 / 8x8 के बीच बदलता है) जोड़कर फिर round किया जाता है। flat हिस्सों का error हर pixel में बिखर जाता है, इसलिए step बारीक checkerboard में बदल जाते हैं और धारियाँ दिखनी बंद हो जाती हैं। error खुद कम नहीं होता — केवल दिखने का तरीका बदलता है, और mean squared error उल्टा _quantize_uniform से थोड़ा अधिक होता है।

error diffusion (dither_floyd_steinberg) के साथ चुनाव: ordered dithering हर pixel में स्वतंत्र है, इसलिए tile में बाँटने पर भी जोड़ नहीं दिखते, parallelisation मुक्त है, और समान input पर हमेशा समान output लौटता है। error diffusion दिखने में अधिक smooth है, लेकिन scan order पर निर्भर है, इसलिए crop की position बदलने से result बदल जाता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_gray_arith family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

dither_ordered 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (image को input के रूप में लेते हैं)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

इसी category के (gray)

gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map · invert

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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